1. 介紹 a) 什么是線性回歸 b) 形式化定義：用數學來表示 2. 梯度下降法 a) 梯度下降法介紹 b) 梯度下降法數學表示 c) numpy代碼實現梯度下降法 d) 梯度 ...

線性回歸(Linear regression)是利用回歸方程(函數)對一個或多個自變量(特征值)和因變量(目標值)之間關系進行建模的一種分析方式。 特點：只有一個自變量的情況稱為單變量回歸，大於一個自變量情況的叫做多元回歸 通用公式：h(w) = w1x1+w2x2+w3x3+...+b ...

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、線性回歸應用場景 房價預測 銷售額度預測 貸款預測 二、線性回歸基本概念 1.定義 線性回歸(Linear regression)是利用回歸方程(函數)對一個或多個 ...

線性回歸（$linear\ regression$）,目標就是用一個(n-1)維的東西，來擬合一些在(n)維圖形上的點，並且使得點集與擬合函數間的誤差最小。如果自變量的個數只有一個，就稱為一元線性回歸；如果自變量的個數多於一個，就稱為多元線性回歸。比如，我們想得到房屋的價格與房間個數、大小、狀況 ...

什么是線性回歸 不同於分類問題的待預測變量為離散變量，回歸問題中待預測變量即因變量為連續變量。人們在測量事物的時候因為客觀條件所限，求得的都是測量值，而不是事物真實的值，為了能夠得到真實值，無限次的進行測量，最后通過這些測量數據計算回歸到真實值，這就是回歸的由來。 線性回歸假設自變量 ...

一、回歸問題的定義 回歸是監督學習的一個重要問題，回歸用於預測輸入變量和輸出變量之間的關系。回歸模型是表示輸入變量到輸出變量之間映射的函數。回歸問題的學習等價於函數擬合：使用一條函數曲線使其很好的擬合已知函數且很好的預測未知數據。 回歸問題分為模型的學習和預測兩個過程。基於給定的訓練數據集構建 ...

1.1什么是線性回歸 我們首先用弄清楚什么是線性，什么是非線性。 線性：兩個變量之間的關系是一次函數關系的——圖象是直線，叫做線性。 注意：題目的線性是指廣義的線性，也就是數據與數據之間的關系。 非線性：兩個變量之間的關系不是一次函數關系的——圖象不是直線，叫做非線性 ...

一、什么是線性回歸 線性回歸是利用線性的方法，模擬因變量與一個或多個自變量之間的關系。對於模型而言，自變量是輸入值，因變量是模型基於自變量的輸出值，適用於x和y滿足線性關系的數據類型的應用場景。 線性回歸應用於數據分析的場景主要有兩種： 驅動力分析：某個因變量指標受多個因素所影響，分析 ...